Arazi Örtüsü Çatışma Alanlarına Dayalı LUCIS Arazi Kullanım Modeli: Gölbaşı İlçesi Örneği

Bu çalışmanın amacı Coğrafi Bilgi Sistemleri tabanlı LUCIS (Land Use Conflict Identification Strategy) modelini inceleyerek Ankara’nın Gölbaşı ilçesi için bu modelin bir uygulamasını yapmaktır. Bu amaç doğrultusunda öncelikle tarım, koruma ve yerleşim alanlarının uygunluğunu saptamak üzere hedef ve amaçlar belirlenmiş; bu amaçlara uygun veri envanteri yapılmış ve orijinal modeldeki kriterler esas alınarak ARC GIS 10.1 yazılımı kullanılarak uygunluk analizleri gerçekleştirilmiştir. Uygunluk analizleri için her bir alan alt kategorilerde değerlendirilmiş, elde edilen kriterler hiyerarşik düzende uygunluk analizlerine tabi tutulmuş ve tümevarım yoluyla 3 temel alan için uygunluk haritaları üretilmiştir. Ardından bu üç temel alan; düşük, orta veyüksek olarak sınıflandırılarak çakıştırılmış, piksel bazında örtüşen alanlar belirlenmiş ve öznitelik tablosundaki kodların birleşimine göre yine; düşük, orta ve yüksek çatışma alanları oluşturulmuştur. Çatışma olmayan alanlar eski özelliğini korurken, çatışma alanlarında bir sonraki tercih baskın özelliğe göre belirlenmiştir. Böylece izleyen dönemde hangi pikselin hangi ana alana ayrılacağına karar verilerek amaca ulaşılmıştır. Sonuç olarak Gölbaşı ilçesinin %66’sında arazi örtüsü sınıflarının çatıştığı ve bu çatışmanın daha ziyade orta derecede olduğu tespit edilmiştir. Çatışma alanlarına bağlı olarak ortaya çıkan atamalarda ise ilçenin kuzey kesiminde yerleşim alanlarının genişleyeceği, diğer alanların ise hemen hemen aynı kalacağı görülmüştür. Elde edilen sonuç mevcut arazi örtüsü ve gelişimi ile değerlendirildiğinde LUCIS model Gölbaşı ilçesi için başarılı bir netice vermiştir.

LUCIS Land Use Model Based on Land Cover Conflict Areas: The Case of Gölbaşı District

This study aimed to examine the Geographical Information Systems-based LUCIS (Land Use Conflict Identification Strategy) model and to apply it in Gölbaşı district of Ankara. In line with this purpose, targets and objectives were determined primarily to determine the suitability of the agriculture, conversation and settlement areas; data inventory suitable for these purposes has been made and conformity analyzes have been carried out based on the criteria in the original model. Each area was evaluated in sub-categories for suitability analysis; the criteria obtained were subjected to suitability analyses in a hierarchical order, and suitability maps were produced for three main areas through the induction method. Then, these three area were classified as low, medium and high and were overlaid, and the areas that overlap on pixel basis were determined. Based on the combination of codes in the table of characteristics, low, medium and high conflict areas were re-created. While non-conflict areas preserved their former characteristics, the next preference in conflict areas was determined according to the dominant feature. Thus, the aim was achieved by deciding which pixel will be allocated to which main area in the next period. As a result, it has been determined that 66% of Gölbaşı district collides between land cover classes and this conflict is rather moderate. In the assignments arising due to the conflict areas, it was observed that the residential areas in the northern part of the district will expand and the other areas will remain almost the same. When the result obtained is evaluated with the existing land cover and development, LUCIS model gave a successful result for Gölbaşı district

PDF

___

Aburas, M.M., Ho, Y.M., Ramli, M.F. & Ash’aari, Z.H. (2016). The simulation and prediction of spatio-temporal urban growth trends using cellular automata models: A review. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation , 52, 380-389. https://doi.org/10.1016/j.jag.2016.07.007
Başkan, O. (2004). Gölbaşı yöresi topraklarının mühendislik-fiziksel özellik ilişkilerinde jeoistatistik uygulaması [Yayımlanmamış doktora tezi]. Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
Bayar, R. & Karabacak, K. (2020a). Başkentin merkezinde köy kalmak: Çankaya ilçesinin (Ankara) kırsal mahalleleri. Ege Coğrafya Dergisi, 29(1), 87-106.
Bayar, R. & Karabacak, K. (2020b). Arazi örtüsü üzerindeki beşeri etkinin belirlenmesi: Ankara ili örneği. Journal of Geography, 41, 29-43. http://dx.doi.org/10.26650/JGEOG2019-0043
Canpolat, F.A. & Dağlı, D. (2021). Türkiye’de arazi kullanım değişimi (1990-2018) ve simülasyonu. M.F. Döker & E. Akköprü (Ed.), Coğrafya araştırmalarında Coğrafi Bilgi Sistemleri uygulamaları II içinde (s. 87-120). Pegem Akademi.
Carr, M.H. & Zwick, P.D. (2007). Smart land-use analysis: The LUCIS model. ESRI Press.
Çakır, A.F. ( 2016). Korozyon insanlık için stratejik öneme sahip tabii bir olay. Metalurji Dergisi, 179, 35-40.
Çevre ve Şehircilik Bakanlığı, (2019). Gölbaşı Özel Çevre Koruma Bölgesi yönetim planı 2015- 2019. https://webdosya.csb.gov.tr/db/tabiat/editordosya/golbasi_yonetim_plani(1).pdf
De Wrachien, D. (2003). Land use planning: A key to sustainable agriculture. In García-Torres L., Benites J., Martínez-Vilela A., Holgado-Cabrera A. (eds) Conservation agriculture, (pp. 471-483). Springer. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-017-1143-2_57
Goodchild, M.F. (2005). GIS and modeling overview. In D.J. Maguire, M. Batty, M.F. Goodchild (Eds.), GIS, spatial analysis, and modeling, (pp. 1-17). ESRI Press.
Gölbaşı Belediyesi, (2019). Gölbaşı kent çiftliği projesi. https://www.ankaragolbasi.bel.tr/haberler/golbasi-na-dev-kent-ciftligi.html
Görmüş, S., Cengiz,S. & Tağıl,S. (2017). Identification of future land-use conflict and landscape pattern in Denizli, Turkey. International Symposium on GIS Applications in Geography and Geosciences, (pp. 416-426), Çanakkale.
Iojă, I.C., Niţă, M.R., Vânău, G.O., Onose, D.A. & Gavrilidis, A.A. (2014). Using multi-criteria analysis for the identification of spatial land-use conflicts in the Bucharest Metropolitan Area. Ecological Indicators, 42, 112-121. http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolind.2013.09.029
Karabacak, K. (2021). Kentsel alanlarda arazi kullanım modelleri ve uygulamaları. M.F. Döker & E. Akköprü (Ed.), Coğrafya araştırmalarında Coğrafi Bilgi Sistemleri uygulamaları II içinde (s. 159-184). Pegem Akademi.
Li, X., Yeh & A.G. (2002). Neural-Network-Based cellular automata for simulating multiple land use changes using GIS. International Journal of Geographical Information Science, 16, 323- 343. https://doi.org/10.1080/13658810210137004
McHarg, I. (1969). Design with nature. The Natural History Press.
Mustafa, A., Cools, M., Saadi, I. & Teller, J. (2017). Coupling agent-based, cellular automata and logistic regression into a hybrid urban expansion model (HUEM). Land Use Policy, 69, 529-540. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2017.10.009
Nayim, N.B. (2011). Bartın peyzajında alan kullanım uyuşmazlıklarının belirlenmesi: LUCIS modeli [Yayımlanmamış doktora tezi]. İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
Nayim, N.B. (2014). LUCIS Modeli ile konut yerleşimine fiziksel açıdan uygun alanların belirlenmesi, Bartın Kenti örneği. Bartın Orman Fakültesi Dergisi, 16(23-24), 44-58.
Odum, E.P. (1969). The strategy of ecosystem development. Science, 164(3877), 262–270. http://dx.doi.org/10.1126/science.164.3877.262
Openshaw. S. (1998). Neural network, genetic, and fuzzy logic models of spatial interaction. Environment and Planning A, 30, 1857-1872. https://doi.org/10.1068/a301857
Resmi Gazete (1990). 90/1117 Bakanlar Kurulu Kararı. 21 Kasım 1990 tarih ve 20702 sayılı.
Taşdemir, İ. (2017). Düzey II bölgelerinde kalkınma modeli oluşturmada coğrafi bilgi sistemlerinin rolü: LUCIS modeli yaklaşımı [Yayımlanmamış doktora tezi]. İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
Taşdemir, İ. & Kaya, Ş. (2015). Yerleşim alanı uygunluk analizi LUCIS model. Türkiye Ulusal Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Birliği VIII. Sempozyumu, Konya.
Taşdemir, İ. (2015). LUCIS modeli ile uygun tarım alanlarının belirlenmesi: İstanbul örneği. III. Uluslararası KOP Bölgesel Kalkınma Sempozyumu, Konya.
Zou, L., Liu, Y., Wang, J. & Yang, Y. (2021). An analysis of land use conflict potentials based on ecological-production-living function in the southeast coastal area of China. Ecological Indicators, 122, 107297. http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.107297
Beyan ve Açıklamalar (Disclosure Statements)
1. Araştırmacıların katkı oranı beyanı / Contribution rate statement of researchers: Birinci Yazar/First author % 50, İkinci Yazar/Second author % 50.
2. Yazarlar tarafından herhangi bir çıkar çatışması beyan edilmemiştir (No potential conflict of interest was reported by the authors).